AI 時代に向けたレジリエントなエッジシステムの設計

リアルタイムのデータ処理を強化し、顧客体験と業務効率を向上させるAI 推論を可能にするエッジシステムは、デジタルトランスフォーメーションの基盤です。

ただし、これらのシステムを設計するには、従来の IT 知識以上のものが必要です。それには、長年にわたる IoT の進化から得たスキル、先見性、教訓を融合させる必要があります。

エッジシステム設計の専門スキル

成功するエッジシステムは、制約があり、しばしば予測不可能な環境でも、常に最高のパフォーマンスで動作する必要があります。エッジインフラストラクチャの設計と構築には、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーキングのスキルと、ハードウェアの可用性とフォールトトレランス、ワークロードの仮想化、データガバナンス、サイバーセキュリティに関する専門知識を組み合わせる必要があります。

これらのスキルは一般的な IT プラクティスを利用していますが、エッジ環境と AI 環境では適用方法が異なります。エッジは通常、接続性が限られていること、セキュリティ上のニーズ、およびオンサイトの IT が少ないことが大きな課題となる、独特な異種環境です。さらに、ハードウェアの可用性とフォールトトレランス — つまり 99.999% 以上の可用性 —評価されているが、これは幅広い専門分野ではない。その結果、エッジインフラストラクチャを大規模にシームレスかつ迅速に展開し、簡単に管理できる、これらのテクノロジーの微妙な違いに精通したOEM、システムインテグレーター、サービスプロバイダーからの専門知識に対する需要が高まっています。

エッジ主導型の未来への備え

テクノロジーとビジネスのプロフェッショナルは、エッジに備える必要があります。ほとんどの企業にとって、 エッジは製品が作られ、お客様にサービスを提供するところです顧客満足と競争上の優位性の両方にとって極めて重要です。

競争力を維持するために、技術者やビジネスプロフェッショナルは、「常時稼働」のアプリケーションと継続的なデータ可用性をサポートする非常に効率的なエッジオペレーションを実行する必要があります。このような低レイテンシーで安全で付加価値の高い運用は、進化し続けるエッジのITおよびOT機能に依存しており、専門家はこれらを追跡し、理解し、必要に応じて実装する必要があります。

たとえば、AI 推論は、AI が生成するレコメンデーションのアクセシビリティと信頼性を高め、広範囲にわたる自動化を可能にする、信頼性が高く強力なエッジシステムの必要性を高めます。 エッジAI は、テクノロジーリーダーやビジネスリーダーのデジタルファースト戦略の重要な部分になるでしょう。 学習、理解、そしてエッジへの備えが不可欠です。

IoT の教訓:レジリエンスは譲れない

これらのレジリエントなシステムを構築する方法を理解するには、長年にわたるIoT導入経験から貴重な教訓を引き出すことができます。企業や顧客は、システムやアプリケーションの可用性が中断されないIoT体験を期待しています。正直に言うと、私たちは情報に飢え、せっかちです！冗談はさておき、運用チームは安全性と効率性を確保するためにリアルタイムの要件を抱えていることがよくあります。しかし、分散システムでは、接続が信頼できない予測不可能な環境で動作する何千ものデバイスが必要です。

システムにレジリエンスを設計する必要性は、IoT の大きな教訓となっています。停電後にシステムを回復するだけでは不十分であることを学びました。システムは、中断のない運用を保証する必要があります。IoTシステムは、ハードウェアの問題、通信の障害、またはその他の問題により容量が減少した場合でも、引き続き重要なサービスを提供する必要があります。ワークロードを適切に管理する自動メンテナンス機能を備えた自己診断、自己修復システムは、IoT の成功の鍵です。

IoT に関連する教訓は、サイバー攻撃による絶え間ない現実的な脅威です。サイバーセキュリティリスクを軽減するには、リアルタイムの監視と保護が不可欠であることが証明されています。そのためには、これらの環境専用に構築された IoT インフラストラクチャが必要です。これにより、IT チームと OT チームは、データ、運用、またはビジネスに影響が及ぶ前にリスクを簡単に検出、切り分け、排除できます。ITチームとOTチームは、IoTの多様な環境向けに設計された堅牢なコンピューティングインフラストラクチャを標準化することで、これらの課題をより簡単に管理できることがわかりました。

また、高性能な分散システムを大規模に維持することが課題であることもわかりました。地理的に分散した何千ものエッジノードにわたるリモートデバイス管理、ファームウェアの更新、トラブルシューティングには、物流上の課題があります。自動管理、シンプルなメンテナンス、シームレスなオーケストレーション機能、予測可能な障害検出機能を組み込んだエッジアーキテクチャは、リソースに制約のあるITチームとOTチームが大規模な導入を維持するのに役立ちます。

これらの教訓をまとめると、 フォールトトレラントエッジの価値 IoT システムアーキテクチャ内。もちろん、これはエンジニアが分散システム設計に取り組む方法に影響します。

IoT のビジネス上のメリット:効率性、洞察、専門知識

業務効率と顧客満足度は、IoT がもたらした最も顕著な影響です。適切に行えば、企業はプロセスを合理化し、製品の品質を高め、サービス提供を改善すると同時に、顧客に利益をもたらすことができます。ビジネスリーダーは、より優れた成果をもたらし、新しい収益源を開拓するのに役立つ強化された洞察と実用的なインテリジェンスの恩恵を受けます。

ITチームと運用チームは、プロセスのリアルタイム監視と制御、自動化によって人間のオペレーターを強化し、より価値の高いタスクに集中できるというメリットを享受できます。これらすべてが、総所有コストの削減と生産性の向上につながります。これは顧客体験の向上にもつながり、最終的には競争が激しくダイナミックな市場での成功につながります。

こうしたメリットは、次のようなさまざまな業界で見られます。 製造、 小売、および 健康管理。たとえば製造業では、産業用IoT（IIoT）が予知保全、品質管理、サプライチェーン最適化の導入の中心となっています。小売業は、在庫管理、顧客分析、POSにIoTを採用しています。医療分野では、IoTは顧客サービスのバックオフィス機能をサポートしており、医療機器を介した患者治療に大きな可能性を示しています。

これらのIoT メリットは、レジリエントなエッジシステムの設計と投資が重要である理由と、組織がこれらの利点を大規模に確実に実現できるシステムを必要とする理由を浮き彫りにしています。

次を見据えたビルド

エッジがこれまで以上に重要になっていることは明らかです。インテリジェントな分散システムの基盤です。レジリエントなエッジシステムを設計するには、IoT のトレンドと進化から学んだ教訓を応用し、エッジ環境固有の要求を受け入れ、ますますエッジ主導型の AI の未来に備える必要があります。

今日、適切なスキル、戦略的パートナーシップ、インフラストラクチャに投資している組織は、長期的な価値を獲得するのに適した立場にあります。

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